一面： 11点20的场次，面试时间40分钟 问项目：客服对话系统怎么做的？数据怎么获取标注，数据量级多大？具体采用的核心算法是什么？ 问项目：实体关系抽取怎么做的？数据长什么样子？采用了什么方法？ 实体识别这块怎么做了解吗？（说了一下深度学习领域，转换为序列标注任务） 序列标注的原理是什么？为什么实体识别可以用序列标注来做？ 情景题：假设现在想让你抽取医疗领域内的实体，你打算怎么做？ （回答了两个方面：1，有标注大规模数据，采用深度学习BILSTM-CRF的方法训练序列标注模型，评估指标PRF1, 2, 数据无标注，由于医疗领域具有一定的垂直领域的特性...

微策略 一面面经 8月21号参加的在线笔试（十几个选择题加两个在线编程，60分钟） 8月22号接到hr电话说笔试通过要约视频面试，约了8月26号 视频面：（40分钟左右） 中文自我介绍 介绍项目经历（面试官没有打断提问，这块也就5分钟介绍完了） 智力题：给定一个天平，一个2g的砝码和一个7g的砝码，以及若干盐，求如何在三次以内称到50g的盐 算法题：给定链表和整数k，链表的每k个数逆序，如链表为1->2->3->4->5->null, k=3,结果得到3->2->1->5->4-null(编...

百度三轮的面试都是7月31日的现场面：（至今没有收到电话通知） 百度一面： 介绍项目（问的特别细致） 两道leetcode题，数组全排列，数字组成的字符串，折算成小写字母（1-26）的所有可能性个数 RNN求导，与线性层有什么区别 百度二面： 介绍项目： Leetocde题，threeSum dropout原理和实现方式 pooling原理和实现方式 CNN求导？ 最长公共字符串，动态规划思路 百度三面：（经理面） 介绍一下实习经历（每一段实习在做什么，收获了什么） 职业规划 ...

一面：（7月30日  电话面  大概40分钟） 介绍自己 介绍项目 毕设，看过哪些相关的论文，分别有什么优缺点，你的创新点是什么 毕设的结构，怎么联合的，有哪些地方可以改进 毕设过程中遇到什么困难，你是怎么解决的 分类中的数据不均衡，有什么办法可以缓解（答了修改loss，重采样） 客服系统的项目（项目场景，主要负责nlg，是怎么做的，用户突然说了闲聊怎么处理：回答了生成万能回复） 场景：目前有十个领域，用户突然开始闲聊，如何判断是闲聊，如何生成回复 你了解的知识图谱构建有哪些过程？细节上...

一面：（技术面，50分钟左右） 自我介绍 选择一个项目，细讲（NLP信息抽取的项目，问了研究的方案） 问实习经历（在头条推荐部门具体做什么，文本相似度怎么计算的，除了实际的方法，还有哪些你了解的方法） 情景题：计算两个短文本的相似度，你有什么方案？假设两个短文本里面的实体词无法准确抽取（没有大量的实体词库），你又要怎么修改方案？ 情景题：假设现在有一个商品的详情页面，希望你来根据商品的介绍，自动化生成一些评论，你怎么做？ 算法题：给定一个数字n，依次输出1到十的n次方减一的每一个数（以字符串的形式） 二面：（hr面,20分钟） 自我介绍 ...